抗滑桩在滑坡处理中的应用

结合某国道滑坡情况,根据其具体的工程地质和水文情况,提出了采用抗滑桩的处理方案。根据滑坡推力计算,确定抗滑桩的尺寸及位置,提出了施工过程动态监测和完工后长期监测的方案。     

京哈高速公路绥中至沈阳段软基沉降分析

软土地基上的高速公路改扩建工程,由于新旧路基间的差异沉降,易导致路面开裂破坏。结合绥沈高速公路改扩建工程,选取典型地质情况,分析了旧有路基的剩余沉降及新旧路基间的差异沉降,为高速公路软基段加宽方案选择提供部分理论依据。     

沿河路基冲刷机理与防护措施初探

沿河路基的水毁破坏严重影响公路工程的安全。对沿河路基冲刷机理及常用防护措施进行简要介绍,结合工程实际,对凹岸冲刷提出挡土墙配合石笼的防护措施。方案效果明显,为类似工程提供借鉴。     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

基于深度强化学习的城市交通信号控制综述

传统模型驱动的自适应交通信号控制系统灵活性较低,难以满足当前复杂多变交通系统的控制要求.近年来,深度强化学习方法在城市交通信号控制研究领域得到快速发展,并且与传统方法相比展现出一定的优势.交通信号控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,因此,基于深度强化学习的交通信号控制具有较高的研究价值和意义.本文系统地介绍了深度强...     

沥青混凝土路面加铺层力学分析

利用有限元方法对沥青混凝土路面加铺层进行了力学计算,分析了车辆荷载和温度应力对加铺层受力状况的不同影响,根据计算结果对控制加铺层内力提出了一些建议.